與 其 記憶 背誦 大家 認為 是 好 的 、 有用 的 知識 ， 我 搜尋 、 不停 的 搜尋 ， 我 到 書店 、 圖書館 、 網路 、 亞馬遜 書店 ， 尋找 任何 可以 幫助 我 的 資訊 。 朋友 會 寄給 我 網路 連結 ， 我 讀 科學 和 歷史 的 部落格 ， 當 我 搜尋 時 我 讀 了 很多 很多 的 資料 ， 我 讓 想法 念頭 在 腦海 中 翻滾 一陣子 後 才 散去 ， 我 讓 自己 沉醉 在 文字 和 圖片 之中 。 我 甚至 不 約束 自己 ， 我 狂飲 又 狂瀉 ， 擁有 又 遺忘 。 然後 ， 我 的 進度表 就 一點 一點 的 出現 了 ， 以 一 種 類似 擴散 限度 聚集 （ diffusion-limited aggregation , DLA ） 的 方式 有機 的 成長 （ 不要 被 這 個 名詞 嚇到 ， 我 剛剛 在 玩 網路 上 發現 的 物理學 模擬 軟體 時 發現 這 個 名詞 ， 上 wikipedia 查 一下 ， 你 就 會 看到 美麗 的 圖片 ， 看到 這 個 想法 是 多麼 簡單 了 嗎 ？ 一 個 很 有 秩序 的 結晶 原來 是 來自 隨機 移動 的 分子 ） 。 進度表 是 這麼 用 的 ： 我 邊 活 邊 學 ， 我 會 誤打誤撞 碰到 一些 可以 解決 我 真正 關心 問題 的 想法 和 技術 。 學習 那 個 想法 會 牽引 我 學習 更多 的 想法 ， 我 問 我 自己 ： ● 這 個 想法 的 例子 有 什麼 ？ ● 它 可以 怎樣 幫助 我 ？ ● 有 其他 的 想法 跟 它 一樣 嗎 ？ ● 我 如何 學習到 這 個 想法 的 細節 ？ ● 我 現在 可以 練習 這 個 想法 嗎 ？ 這 類 的 問題 可以 吸引 更多 的 想法 ， 我 在 研究 時 把 這些 問題 用到 每 個 新 的 事實 、 概念 或 目標 上 。 過 一陣子 後 ， 我 開始 看到 這些 有用 或 有趣 的 想法 漸漸 形成 一 個 形態 ， 通常 這些 形態 會 有 一 個 標籤 ， 如 「 認知 心理學 」 「 情境 設定 的 行為 理論 」 。 有時 ， 我 會 發明 自己 的 標籤 。 偶爾 ， 我 不再 亂 撞 ， 停下來 寫出 或 畫出 這些 形態 的 大綱 ， 以及 它們 如何 相互 連接 ， 這 就 是 我 的 學習 進度表 了 ， 這 使 我 在 搜尋 上 比較 有 目的 和 效率 。 這 是 另 一 種 交替 策略 ， 我 從 公開 搜尋 中 累積 想法 ， 將 這些 不同 的 想法 連接起來 ， 在 進度表 中 找出 它們 的 意義 ， 再 回去 搜尋 。 例子 ： 從 一 顆 測試 的 種子 看到 宇宙 還 是 個 孩子 時 ， 我 想 做 物理學家 、 化學家 ， 或是 古 生物學家 ， 我 需要 去 探險 。 我 那時 完全 沒有 聽 過 軟體 測試 這 個 詞 ， 所以 知道 自己 不會 要 用 它 來 謀生 。 玩 電腦 、 寫 程式 、 找出 它們 什麼 時候 出錯 ， 這 怎麼 有 任何 探險 的 成分 在 內 ？ 搜尋 看起來 是 一 種 很 奇怪 的 小 工作 。 但是 我 學 了 越 多 的 軟體 測試 ， 它 就 越 變 得 是 個 大 工作 了 。 有 些 產品 的 問題 顯而易見 ， 但是 大多數 不然 。 有 些 問題 是 看 不 見 的 ， 除非 在 很 奇特 的 情境 下 。 產品 可以 做 幾千 種 不同 的 事情 ， 有 幾百萬 種 不同 的 變化 ， 而 我 只有 時間 檢查 一 小 部分 的 可能性 。 我 應該 先 試 哪 一 個 ？ 在 我 學習 測試 時 ， 它 從 一 個 簡單 的 作業 轉換成 挑戰型 的 難題 ， 我 開始 覺得 自己 像 個 獵人 ， 在 無聲 的 滑落 邏輯 超維度 （ hyper-dimension ） 的 小 巷子 裡 ， 追蹤 電子 獵物 。 有點 像 蝙蝠俠 ， 這 就 是 探險 了 ！ 對 測試 領域 的 觀點 變 得 寬闊 後 ， 我 發現 它 和 人類 的 諸多 經濟 層面 有 關係 。 測試 是 塊 小 領域 ， 卻 像 個 鑰匙孔 ， 讓 我 看到 整 個 知識 的 世界 ， 下面 是 一些 例子 。 ● 要 測試 ， 我們 必須 有 自信 的 在 複雜 和 混亂 的 世界 中 遊走 。 我們 不能 膽怯 ， 所以 必須 精於 閱讀 、 觀察 ， 並 對 我們 看到 的 做出 推理 。 我們 需要 知道 如何 與 正式 和 非正式 產品 描述 一起 工作 ， 還 得 有 很 好 的 想像力 去 想像 什麼 地方 可能 出錯 。 我們 必須 很 快 的 分析 產品 和 我們 所 處 的 情境 ， 也 必須 看到 我們 測試 的 產品 以及 它 將來 被 使用 的 情境 ， 這 表示 測試 和 科學 有 許多 相似 的 地方 。 ● 測試 是 在 黑暗 中 打進 一 線 光 ， 將 錯覺 和 無知 趕跑 。 測試 是 學習 的 一 種 方式 ， 也 是 反 學習 、 將 不 對 的 趕走 的 一 種 方式 。 一 個 測試 者 知道 事情 可以 不同 ─ 和 他 所 見 不同 ， 今天 看見 的 與 明天 看見 的 不同 ， 在 這裡 的 跟 在 那裡 的 不同 。 所以 我們 必須 了解 人們 如何 對 世界 形成 自己 的 看法 ， 以 幫助 我們 預期 和 改正 他們 信念 中 的 錯誤 ， 我們 必須 自省 以 找出 自身 的 偏見 和 錯覺 ， 這 是 個 不停 分枝 的 詢問 歷程 。 用 一 個 賣弄 的 詞 來 說 ， 測試 需要 了 解 「 認識論 」 （ epistemo-logy ） ， 即 研究 人類 怎麼 知道 他 知道 的 學問 。 ● 測試 就 是 評估 風險 。 測試 者 不見得 每 次 都 能 找出 所有 的 問題 ， 但是 我們 需要 找出 錯誤 的 ， 所以 必須 知道 什麼 東西 使 一 個 問題 比 另 一 個 更 糟 ， 以及 哪 種 問題 最 可能 發生 。 這 和 工程學 有關 ， 但是 也 與 經濟學 及 人類 價值 、 情緒 有關 。 ● 測試 是 透過 對 世界 的 了解 ， 幫助 我們 的 客戶 做出 更 好 的 決策 。 所以 我們 必須 學會 如何 聆聽 、 談判 ， 及 解釋 重要 的 事情 ， 我們 必須 了 解 在 一 個 企業 中 決策 是 怎麼 做 的 ， 因為 我們 永遠 不可能 有 足夠 的 時間 做出 最 完美 的 工作 ， 我們 必須 知道 什麼 樣 的 程度 是 過得去 的 程度 ， 我們 必須 知道 去 哪裡 找 資源 以 完成 我們 要 做 的 工作 。 這 需要 商業 和 社交 的 技巧 。 我 並 沒有 從 學校 教育 中 發現 測試 和 其他 領域 之間 的 連接 ， 我 甚至 沒有 在 書 中 發現 這 個 關係 （ 大部分 而言 ） 。 我 只是 用 海盜 的 方式 學習 我 的 專業 。 我 每 天 都 在 搜尋 新知 ， 在 與 我 真正 關心 的 問題 奮戰 ， 我 延宕 、 我 投入 ， 我 將